Python vs. Jython: Ein Kampf zwischen Leistung, Kompatibilität und Anwendungen

Python ist eine interpretierte Sprache, und Jython ist eine Implementierung von Python, die auf der Java Virtual Machine (JVM) läuft. Interpretierte Sprachen werden im Allgemeinen langsamer ausgeführt als kompilierte Sprachen, da der Interpreter den Code zur Laufzeit in Maschinenanweisungen umwandeln muss. Der Just-in-Time-Compiler (JIT) der JVM kann jedoch Jython-Code in Maschinenanweisungen kompilieren und so die Ausführungsgeschwindigkeit erhöhen.

In Bezug auf die Leistung ist Jython im Allgemeinen langsamer als Python, aber der Geschwindigkeitsunterschied ist nicht groß. Bei einfachen Skripten kann die Leistung von Jython mit der von Python vergleichbar sein. Bei komplexen Aufgaben kann sich der Overhead von Jython jedoch deutlicher bemerkbar machen.

Kompatibilität

Python verfügt über ein großes und ausgereiftes Bibliotheksökosystem und Jython übernimmt den größten Teil der Python-Kompatibilität. Das bedeutet, dass Jython den meisten Python-Code ausführen kann, einschließlich Bibliotheken von Drittanbietern.

Allerdings ist Jython nicht 100 % kompatibel mit Python. Einige Python-Funktionen sind in Jython nicht verfügbar, z. B. Mehrfachvererbung und Metaklassen. Darüber hinaus funktionieren einige Bibliotheken von Drittanbietern möglicherweise nicht mit Jython.

Apps

Sowohl Python als auch Jython werden häufig in einer Vielzahl von Anwendungen verwendet, darunter:

• Webentwicklung: Django, flask und andere Python-Frameworks werden zum Erstellen von WEB-Anwendungen verwendet.
Data Science:
• Python-Bibliotheken wie NumPy, SciPy usw. werden für Datenanalyse und maschinelles Lernen verwendet.
Systemverwaltung:
• Ansible, Salt usw. Python-Tools werden zur AutomatisierungSystemverwaltungsaufgaben verwendet.
Desktop- und Mobilanwendungen:
• Python-Frameworks wie Kivy, PyGame usw. werden zur Entwicklung plattformübergreifender Desktop- und Mobilanwendungen verwendet.
Jython wird hauptsächlich für Anwendungen verwendet, die das Java-Ökosystem oder die JVM nutzen müssen, wie zum Beispiel:

Java-Integration:
• Jython kann problemlos in Java-Anwendungen integriert werden und nutzt so Java-Bibliotheken und -Klassen.
Big Data-Verarbeitung:
• Jython kann spark und andere Java Big Data-Frameworks verwenden, um Big Data zu verarbeiten.
Eingebettete Geräte:
• Jython kann auf Android und anderen eingebetteten Geräten ausgeführt werden und bietet Python-Skriptfunktionen für diese Geräte.

Bei der Auswahl von Python oder Jython müssen Sie die folgenden Faktoren berücksichtigen:

Leistungsanforderungen:
• Wenn Sie die beste Leistung benötigen, ist Python möglicherweise die bessere Lösung.
Kompatibilitätsanforderungen:
• Wenn Sie vollständige Kompatibilität mit Python benötigen, ist Python die bessere Wahl.
Java-Integration:
• Wenn Sie eine Integration mit Java benötigen, ist Jython die ideale Wahl.
Spezifische Anwendungen:
• Für einige Anwendungen, wie z. B. die Verarbeitung großer Datenmengen, ist Jython möglicherweise besser geeignet.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass sowohl Python als auch Jython leistungsstarke

mit unterschiedlichen Vor- und Nachteilen sind. Python ist eine gute Wahl für Anwendungen, die keine Java-Integration oder optimale Leistung erfordern. Und für Anwendungen, die eine Java-Integration oder die Vorteile der JVM erfordern, ist Jython eine geeignete Alternative.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPython vs. Jython: Ein Kampf zwischen Leistung, Kompatibilität und Anwendungen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!